深度图解Redis Cluster原理

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前言

上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。

这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一旦发现了master节点宕机了，就会选举出一个Sentinel节点来执行故障转移，从原来的slave节点中选举出一个，将其提升为master节点，然后让其他的节点去复制新选举出来的master节点。

你可能会觉得这样没有问题啊，甚至能够满足我们生产环境的使用需求了，那我们为什么还需要Redis Cluster呢？

为什么需要Redis Cluster

的确，在数据上，有replication副本做保证；可用性上，master宕机会自动的执行failover。

那问题在哪儿呢？

首先Redis Sentinel说白了也是基于主从复制，在主从复制中slave的数据是完全来自于master。

假设master节点的内存只有4G，那slave节点所能存储的数据上限也只能是4G。而且在之前的跟随杠精的视角一起来了解Redis的主从复制文章中也说过，主从复制架构中是读写分离的，我们可以通过增加slave节点来扩展主从的读并发能力，但是写能力和存储能力是无法进行扩展的，就只能是master节点能够承载的上限。

所以，当你只需要存储4G的数据时候的，基于主从复制和基于Sentinel的高可用架构是完全够用的。

但是如果当你面临的是海量的数据的时候呢？16G、64G、256G甚至1T呢？现在互联网的业务里面，如果你的体量足够大，我觉得是肯定会面临缓存海量缓存数据的场景的。

这就是为什么我们需要引入Redis Cluster。

Redis Cluster是什么

知道了为什么需要Redis Cluster之后，我们就可以来对其一探究竟了。

那什么是Redis Cluster呢？

很简单，你就可以理解为n个主从架构组合在一起对外服务。Redis Cluster要求至少需要3个master才能组成一个集群，同时每个master至少需要有一个slave节点。

这样一来，如果一个主从能够存储32G的数据，如果这个集群包含了两个主从，则整个集群就能够存储64G的数据。

我们知道，主从架构中，可以通过增加slave节点的方式来扩展读请求的并发量，那Redis Cluster中是如何做的呢？虽然每个master下都挂载了一个slave节点，但是在Redis Cluster中的读、写请求其实都是在master上完成的。

slave节点只是充当了一个数据备份的角色，当master发生了宕机，就会将对应的slave节点提拔为master，来重新对外提供服务。

节点负载均衡

知道了什么是Redis Cluster，我们就可以继续下面的讨论了。

不知道你思